美团工具产品经理（HCM）
任职要求
1.大学本科及以上学历；
2.3年及以上B端产品工作经验，有eHR、HRIS系统产品经验优先；
3.具备对于长链路复杂业务场景的理解和跨部门协作能力，能够独立负责项…工作职责
负责境内外业务的客服资源管理方向产品能力建设，提升资源管理团队对于客服人力资源的有效利用。HCM专为客服中心设计的人力资源管理系统，满足各资源类型及场景应用，为上层人力应用提供基础信息管理能力，如培训、部署、调度，为人事管理的效率、客服人员信息的标准化及统一化负责。产品建设内容包括了人事管理（入转调离）、权限管理、考勤管理、数字化档案管理等核心产品功能， 1.理解业务模型、业务指标体系及流程规范，并给出改善建议； 2.挖掘深层业务和系统痛点和产品价值，并输出产品解决方案； 3.推进产品建设过程中的需求调研、产品设计、项目管理及产品运营； 4.负责复杂场景的产品架构设计，解决不同国家、不同资源的差异化管理场景，保障产品能力的扩展性。
团队介绍： 抖音集团商业变现部门成立于2014年，不仅承担了抖音、头条、西瓜等字节全产品矩阵的收入变现职责，也拥有为开发者赋能增长的穿山甲平台，持续数年为公司提供了收入贡献和生态建设价值。其中，商业CRM平台研发团队，为商业化相关的销售、运营、代理商、服务商等角色构建可靠、灵活和智能的销售运营平台，负责客户和伙伴从营销、销售到服务等核心链路的线上化支撑；同时打造营销经营洞察工具、自动化营销平台以及智能服务撮合等工具深度赋能用户，以提升商业化业务的销售运营效率和客户满意度。 为什么加入我们： 1、作为中国市场领先的商业变现中台，业务拥有广阔的成长空间； 2、直面业务复杂性、数据一致性和架构扩展性等多样挑战，你可以成为技术精进和业务精通的复合型人才； 3、你可以与优秀的同事共事，不断激发开放坦诚、创新向上的团队氛围。 职责描述： 1、负责字节跳动国际化商业变现业务投前和投后相关支撑系统的后端开发，构建对全客户结构、全流程的管理系统； 2、负责高质量的方案设计和代码实现，承担高优的重难点技术攻坚； 3、持续改善服务稳定性和性能等技术问题，提升用户体验； 4、参与产品需求讨论、技术规划与落地，与产品经理高效协同，按期按质交付。
团队介绍： 抖音集团商业变现部门成立于2014年，不仅承担了抖音、头条、西瓜等字节全产品矩阵的收入变现职责，也拥有为开发者赋能增长的穿山甲平台，持续数年为公司提供了收入贡献和生态建设价值。其中，商业CRM平台研发团队，为商业化相关的销售、运营、代理商、服务商等角色构建可靠、灵活和智能的销售运营平台，负责客户和伙伴从营销、销售到服务等核心链路的线上化支撑；同时打造营销经营洞察工具、自动化营销平台以及智能服务撮合等工具深度赋能用户，以提升商业化业务的销售运营效率和客户满意度。 为什么加入我们： 1、作为中国市场领先的商业变现中台，业务拥有广阔的成长空间； 2、直面业务复杂性、数据一致性和架构扩展性等多样挑战，你可以成为技术精进和业务精通的复合型人才； 3、你可以与优秀的同事共事，不断激发开放坦诚、创新向上的团队氛围。 职责描述： 1、负责字节跳动商业变现投前和投后相关支撑系统的服务端开发，构建对全客户结构、全流程的管理系统； 2、负责高质量的方案设计和代码实现，承担高优的重难点技术攻坚； 3、持续改善服务稳定性和性能等技术问题，提升用户体验； 4、参与产品需求讨论、技术规划与落地，与产品经理高效协同，按期按质交付。
1、培训与学习系统建设：负责企业培训与学习系统的全生命周期管理，从规划到迭代，构建高效、体验卓越的学习生态，设计课程体系与学习路径以赋能员工成长。 2、才发展地图规划：主导人才发展地图相关产品的设计与落地，将职业发展路径可视化、数字化。 3、HR领域AI创新探索：敏锐洞察行业趋势，探索AI在HR场景（如智能陪练、个性化推荐等）的应用，负责AI工具与产品的选型、引入及落地实施，推动产品智能化升级。 4、文化与门户产品支持：协助企业文化产品及HR Portal（员工自助平台）的迭代优化，通过数字化手段提升文化渗透力与内部服务效率。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。